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kfoldMargin

Márgenes de clasificación para observaciones no utilizadas para la formación

Sintaxis

M = kfoldMargin(obj)

Descripción

M = kfoldMargin(obj) Devuelve los márgenes de clasificación obtenidos mediante el modelo de clasificación de validación cruzada.obj Para cada pliegue, este método calcula los márgenes de clasificación para las observaciones en pliegue utilizando un modelo entrenado en observaciones desdobladas.

Argumentos de entrada

obj

Un modelo de clasificación con particiones de tipo o.ClassificationPartitionedModelClassificationPartitionedEnsemble

Argumentos de salida

M

El margen de clasificación.

Ejemplos

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Encuentre los márgenes de plegado para un conjunto que clasifique los datos.kionosphere

Cargue el conjunto de datos.ionosphere

load ionosphere

Cree un tocón de árbol de plantilla.

t = templateTree('MaxNumSplits',1);

Entrenar un conjunto de clasificación de árboles de decisión. Especifique como el factor débil.t

Mdl = fitcensemble(X,Y,'Method','AdaBoostM1','Learners',t);

Cross valida el clasificador mediante la validación cruzada de 10 veces.

cvens = crossval(Mdl);

Calcule los márgenes de plegado en k. Mostrar estadísticas de Resumen de los márgenes.

m = kfoldMargin(cvens); marginStats = table(min(m),mean(m),max(m),...     'VariableNames',{'Min','Mean','Max'})
marginStats=1×3 table
      Min       Mean      Max  
    _______    ______    ______

    -11.312    7.3236    23.517

Más acerca de

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